#-*- coding : utf-8-*-
import pandas as pd
import numpy as np
# 数据的生成与导入
filename = './src/book_data.csv'
df = pd.read_csv(filename,encoding='gbk')

# 数据信息查看

# 更改列名：numpy工具包里的ndarray类数组对象中数据的拷贝

# df_t = df.copy()
# df_t.rename(columns={'标题': '书名'}, inplace=True)

# 检查缺失值
# df_t.isnull().any()

# 统计各列空值
# df_t.isnull().sum()

# 清洗文本字数
# text_number = []
# for number in df_t['全文字数']:
#     num = number.strip('字')
#     text_number.append(num)
# df_t['全文字数'] = text_number


# 替换空值
# df_t.fillna('未出版', inplace=True)
# df.fillna('无', inplace=True)

# 多值替换单值
# df1=df_t.replace(['简体出版','简体出版-繁体海外出版','简体出版-繁体海外出版-繁体海外出版',
#               '繁体海外出版','繁体海外出版-简体出版-繁体海外出版','繁体海外出版-简体出版',
#               '繁体海外出版-繁体海外出版','繁体海外出版-繁体海外出版-简体出版','繁体海外出版'],'已出版',inplace=True)


# 数据去重
#  统计书名重复值数量
# df_t['书名'].duplicated().value_counts()

#  进行排序去重
# df_t.sort_values(by='营养液数',ascending=False
# df_t.drop_duplicates(subset='书名', keep='first',inplace=True)
# df_t.reset_index(drop=True,inplace=True)
#  书名去重检查
# df_t['书名'].value_counts()

# df.to_excel('./src/book.xlsx',index=False)

